原始性创新中的创新技法研究，本文主要内容关键词为：技法论文,原始论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
法国著名的生理学家贝尔纳曾说过：“良好方法能使我们更好地发挥天赋的才能”。创新不是一种随机探索，而是具有规律的，其结果具有预测性和可控性。在某种程度上，创新方法和技巧(我们称之创新技法)可以说比内容和事实更重要。近几年，随着国家创新驱动战略的深入开展，我国自主创新能力逐步提升。数据显示，2013年，我国知识产权局共受理专利申请2377061件，发明专利申请仅占34.7％；专利授权1313000件，其中国内发明专利仅占10.93％授权，说明多数为自主创新层次较低的成果[1]。并且我国对外依存度依然较高，技术含量高的关键零部件仍需要进口。那么我国自主创新能力，特别是原始性创新能力不强的原因何在？中国为何一直出不了诺奖级成果？除了人们经常谈及的体制、机制、人才等原因之外，创新技法也许是技术层面关键的因素所在，是原始性创新研究必须关注的焦点[2][3]。 从创新方法论目前的研究现状来看，学者们研究中提及的创造与原始性创新中的创造存在着交叉关系，大多研究立足日常生活中的“小c”(liltle c)创造力和著名的“大C”(big C)创造力混合的对象，因此得出的结论与目前仅有的少量“大C”(big C)创造力研究有相似之处，甚至有的方面极为相似。但我们知道，“大C”(big C)创造力和“小c”(little c)创造力的创新程度有着很大的区别[4][5]，创新路径、方法也会有所区别，并且因学科领域而异。因此，本研究将基于原始性创新理论，以原始性创新的典型代表——诺贝尔奖获奖者以及我国的两院院士为研究对象，通过理论推演与探索性、验证性分析，确定原始性创新技法的结构维度，探究我国原始性创新能力不强的技术性方法问题。 1 文献述评 在国际上，创新技法在美国被称为创造力工程，在日本叫做创造工法，在前苏联则被称为发明技法[6]。黑格尔说：“方法是任何事物所不能抗拒的，最高的，无限的力量”。笛卡儿认为：最有用的知识是关于方法的知识。 创新技法较早在国外得到研究，并且以欧美、日本和前苏联的相关研究较为成熟，如前苏联Altshuller等提出的TRIZ创新技法备受世人的肯定及推崇，后续学者在他们的研究基础上，又提出了I-TRIZ(Idealing-TRIZ)方法论、WOIS理论、PI理论、MIS理论，等等[7][8]。而我国的相关研究则起步于改革开放之后，自许立言等人将国外创新技法研究向国内输送，我国创新技法的研究才逐步兴起。目前主要的创新技法成果有亚历克斯·奥斯本的智力激励法，F.茨维基的形态分析法[9]，Altshuller的TRIZ(theory of inventive problem solving)方法[8]，中山正和的NM法(中山正和法)、刘仲林的补美法、宋文奎的扩缩笔记目录分类法、许立言、张福奎的和田十二法等等[10]、Noel的概念设计集成模型[11]、Rupert的图形介导同步对话理论[12]等。除此，还有头脑风暴法、6-3-5法、KJ法、奥斯本检核表法、5W2H法、希望点列举法、等价换法、思考六帽法、组合法，支撑创造学关键领域的相关方法研究[13]，如QFD五步模型[3]、SIT拓展思维方法[14][15]、全方位创造性思维模式[16]、创造性思维的多层循序渐进系统方法[12]等，学者们不断地从实践论、历史观，从某个科学的角度拓展着研究视角。 具体解构原始性创新领域的创新技法(即“大C”级创造)方面，美国Harrier Zuckerman在《科学界的精英——美国的诺贝尔奖金获奖者》一书中首次将诺贝尔奖获奖者作为研究对象，为原始性创新实践提供方法论指导。此后，从创新方法论角度探讨原始性创新方法的研究成果不断涌现，但主要聚焦于原始性创新技法内涵的解构，如日本诺贝尔奖获奖者江崎玲于奈教授认为通过温故求新法对以往的知识内容或研究的再思考可以得到一些新的认识、想法或者发现[17]；李正风等学者认为原始创新是在既没有成熟技术可资借鉴，又没有成熟市场保障的情况下发生的[18]；而Nerkar指出与非原始性创新相比，原始性创新在成熟和新兴技术组合的基础上更容易出现重大成果[19]；涂舒还提出了基于神经网络直觉联想过程的原始创新技法，对联想结果进行两两相差运算、组合运算、交叉运算、变异运算和交叉变异运算，等等[20]。然而，原创者在创造过程中有时需要借助于各种技术方法，使得其创新的想法能够从虚体转向实体，从空想转向现实，并且，创新技法还会因学科而异。在这方面，国内外学者也进行了一些探索[21][22]，但多局限在对诺贝尔科学奖获奖者的研究。因此，系统性、学科性地提炼提升创新绩效的原始性创新技法，显得尤为必要。 2 理论推演与概念模型 2.1 理论推演 立足于原有学科理论的最新进展和前沿问题，从而催生重大的技术发明[22][23]，是现代科学与技术紧密结合的特征之一。例如重大技术发明高温超导材料的技术原理来源于当时最新的BCS理论。而原有学科原理的新修改[24]、创新目标与本学科已知的学科原理相结合[22][25]，通常可以衍生出新概念和方法，实现原始性技术创新，例如“玻色—爱因斯坦凝聚”的发现、铯原子钟的发明。在科技史中，一些极具创意的技术设想、一些科学现象的理论解释往往由于工艺和设备的限制而难以实现，而把新的研究手段引入新开辟的领域或者移植于早期设计思想，常常是进一步突破的重要来源[26]。激光发明所带来的全息照相术等重大成果就是一个典型。当然，也有一些是通过对已有实验技术手段进行重大改进提高后获得的。多丝正比室探测装置的发明就属于这种类型。因此，本学科的理论、方法和试验手段历来是物理学领域科学家的首选思路。 现代科学高度分化和高度综合相伴共生的新趋势使得科学原创需要运用不同的科学理论进行跨学科研究。科学家拥有跨学科的背景、擅长将不同学科的理论方法移植融合到自己研究的领域，对产生科学原创性成果起到了至关重要的作用[2][27][28]。在重大发现、重大成果等的研究中，成熟学科理论原理的多元化运用体现出了积极的作用。科学家或利用跨学科的背景或组建跨学科的科研团队，将生物和化学方面的性质机理、变化规律、理论方法移植于物理学领域从而取得新的研究进展[29][30]，例如离子注入生物效应的发现、我国“新一代内燃机”的试制成功；然而，随着当代科学技术的发展，原始性创新的重大突破日益依赖于不同科学之间科研方法的交叉和融合以及多种技术手段的综合运用[22][29]，生物、化学等成熟学科领域的技术手段和方法常常被整合和交叉运用。我国工程仿生研究中就是借助大量的生物测试手段实现的[31]。可见，生物、化学等成熟学科的技术方法、实验手段及原理的综合运用也是物理学领域科学家的重要创新技法。 除了交叉学科，哲学、数学、计算机科学等原理及技术方法也是物理学重要科学发现和理论成果重大变革的主要方法论途径[32][33]。哲学与科学有着天然的联系，科学家如能运用哲学观指导科研活动，有时将会导致重大理论的突破。例如，德然纳研究复杂流体的规律时就运用了“物质统一性”原理[22]；在百余年来诺贝尔物理学奖得主的集体传记中，我们不难发现数学被作为一种十分重要的工具和手段。物理学家海森堡运用具有数学上的连贯性与一致性的能量矩阵构建了他的矩阵力学[34]。狄拉克还断言很有可能物理学的下一个进展是沿着这样的路线：人们首先发现方程，并且需要很长的时间发展来发现其背后的物理学本质[35]；再者，计算机技术也日益成为现代科学创造中一个必不可少的技术方法，因为物理创新过程愈来愈需要进行计算机的模拟和试验。因此新的个人创造力模型的组成结构包括了IT支持，认为IT支持是实现原创的重要技法[36]。如此，哲学、数学、计算机科学等科学方法和工具类学科也是本文考察的重点。 依据上述对原始性创新技法研究的理论回顾，我们可以推导提出原始性创新技法的结构维度，构建出相应的多维度概念构思，即物理学领域原始性创新技法可分为本学科(物理学)的理论、方法和试验手段、成熟学科(如化学、生物、其他)的理论、方法和试验手段，以及科学方法和工具类学科(如哲学、计算机科学、数学等)的理论和方法三大类。 2.2 实证案例检验 上述对原始性创新技法的多维度概念构思是基于创新技法形式在原始性创新范畴的理论推演。为了检验概念构思的理论表述是否科学、客观，并具有普适性，本研究采用三类典型原创样本的深入研究加以检验。考虑到存在区域差异、原创等级差异、学科差异等影响，我们选择较为熟悉的物理学领域开展研究，选取了5位诺贝尔奖获奖者、5位中科院院士和5位工程院院士的典型案例为研究样本。 由于研究对象还存在地理和时间跨度的问题，本研究采用人物传记法(历史社会学研究中重要的研究方法)，利用高级科普读本《诺贝尔物理学奖1901-2010》、中国科学院院史丛书《中国科学院人物传》、诺贝尔奖官网(www.nobelprize.org)、中国科学院官网(www.cas.cn)、中国工程院官网(www.cae.cn)、诺贝尔奖获奖者、两院院士百度百科名片、360百科名片以及相关文献等，采集整理所需的事实数据。 我们采用人物传记法，搜集并描述物理学领域诺贝尔奖获奖者、两院院士在原创过程中符合原始性创新技法概念构思的行为特征，运用内容分析技术，甄选物理学领域原始性创新技法的实际形式特征。分析结果显示，物理学领域原始性创新技法可分为本学科(物理学)的理论、方法和试验手段、成熟学科(如化学、生物、其他)的理论、方法和试验手段，以及科学方法和工具类学科(如哲学、计算机科学、数学等)的理论和方法三类，与理论归纳的创新技法维度较为相符，同时也验证了原始性创新技法的多维度概念构思在不同类型原创(诺奖级原创、院士级原创)过程中的普适性。 3 量表开发与验证研究 3.1 量表开发与数据收集 (1)量表开发 遵循量表开发程序，我们利用前文运用人物传记法采集到的有关物理学领域5位诺贝尔奖获奖者、5位中科院院士和5位工程院院士原始性创新技法的实际特征，进行详细的归纳和分类，并力求对原始性创新技法多维度概念构思的理解与描述的创新技法的形式特征归类一致。 通过对原始性创新技法的分类整理，发现原创者在创新过程中有时注重理论创新，有时注重方法和试验手段的创新，通常的创新技法形式有本学科(物理学)的理论、方法和试验手段、成熟学科的理论、方法和试验手段(如化学、生物、其他)，除此作为科学研究的方法和工具类学科，如哲学、数学、计算机科学的原理和方法也较常被使用，最终我们细化形成了7种主要创新技法类型，构建了原始性创新技法的7维度模型和初始量表，见表1。
(2)数据收集 基于初始量表的7个具体类型条目，我们编制了问卷，进行了大样本的事实数据采集工作，以确定最终量表。我们针对各种原始性创新技法的具体类型条目，由研究团队的教授、博士、硕士根据原创者实际的创新方法手段运用情况，采集表述创新方法手段运用的概念群，对各题项的重要性(即创新技法类型的具体运用程度)采用李克特5点计分方法(1=“很差”，…，5=“优秀”)进行评价。 具体的事实数据来源同上节，共采集1901-2012年194位诺贝尔奖获奖者、1955-2011年375位中科院院士和1994-2011年291位工程院院士。从样本中随机抽取10位诺贝尔奖获奖者、10位中科院院士和10位工程院院士的样本数据进行创新技法的探索性因子分析，其后用所有样本进行创新技法的验证性因子分析。 3.2 探索性因子分析 对随机抽取的10位诺贝尔奖获奖者、10位中科院院士和10位工程院院士三类样本数据做KMO和巴特利特球形检验，结果显示KMO值分别为0.862、0.895、0.891，均大于经验标准0.7，表明变量间的共同因子较多。并且，巴特利特球形检验的χ[2]值分别为565.278、1053.942、820.229，都达到显著性水平(p＜0.001)，代表样本的相关矩阵间有共同因素存在，适合做探索性因子分析。 利用主成分分析法，采取最大变异法旋转，选取特征根大于1的因子。三类样本都萃取出2个因子，其中第一个因子的总方差累计贡献率都较大，分别是53.783％、53.948％、54.309％，表明在三类样本中，除了其他学科的理论、方法和试验手段维度外的6个维度能够较好地衡量该领域的原始性创新技法特征；第二个因子的总方差累计贡献率均较低，说明可能对原始性创新技法特征不存在显著的影响，但还有待于深入验证。
3.3 验证性因子分析 (1)验证性因子分析 用AMOS对194位诺贝尔奖获奖者、375位中科院院士和291位工程院院士三类样本数据进行一阶验证性因子分析。结果显示三类样本除了其他学科的理论、方法和试验手段维度都小于0.55外，其它6个维度的标准化回归系数值都大于0.55(见表3)，验证了由第1个因子组成的6维度结构模型的合理性，其各项拟合性指标均达到要求(见表4)。因此我们可以近似地认为其他成熟学科的理论、方法和试验手段不是原始性创新技法的多维度概念模型的维度，予以剔除。 为验证修正结果，我们利用194位诺贝尔奖获奖者、375位中科院院士和291位工程院院士三类样本数据，再对原始性创新技法的6维度模型做一阶验证性因子分析。结果显示6个维度的标准化回归系数值都大于0.55(见表5)，各项拟合性指标均达到要求(见表4)，表明6个维度是该领域主要的原始性创新技法。
(2)信度和效度检验 为了评估创新技法6个维度的可靠性，需要计算因子的结构信度，在验证性因子分析中用Cronbach's α系数表示；为了验证因子的效度水平，采用结构效度，即用建构信度和平均变异数抽取量(AVE)值来表示。采用根据学者们采用的Cronbach's α、建构信度和AVE值的可接受值[37]，三类样本剔除因素前后的信度系数都大于0.8，建构信度都大于0.7，并且剔除因素后的平均变异数抽取量(AVE)值大于0.5，说明剔除因素后的量表相对于剔除前，其信度、效度更佳。 综上所述，创新技法可以用“本学科(物理学)的理论、方法和试验手段”，“化学学科的理论、方法和试验手段”，“生物学学科的理论、方法和试验手段”，“哲学的理论和方法”，“数学的理论和方法”，“计算机的原理和方法”这6个具体维度来衡量，分别以J1、J2、J3、J4、J5、J6表示。
4 研究方法、分析与结果 4.1 指标权重的确定 本研究运用层次分析法来确定创新技法各个维度的权重。研究团队的教授、博士、硕士根据原创者实际的创新方法手段运用情况而采集概念群，对三类样本中创新技法各个维度的具体运用程度进行重要程度判断，从而构建判断矩阵。采用特征根方法确定各个维度的权重，并进行标准差检验，若
＜0.5故(j=1，2，…，6)可以认为意见是大体一致的。最终得出各维度的权重如下：
4.2 证据推理与效用性分析 本研究将针对三类样本采用证据推理方法分析创新技法各个维度的效用性。设创新技法各个维度的评语分为5个等级(1=“很差”，…，5=“优秀”)，则评语集合表示为
。用
(i=1，2，…；j=1，2，…6)表示第j个维度
(
为被评价的第i个样本)被评为Hn等级的可信程度，称为初始置信度。各基本指标的初始可信度是研究团队在参阅相关文献的基础上[38]，根据三类样本具体情况给出，其后运用ER算法确定评估对象ai的基本可信度、合成信度等，进一步可以得到各个维度的标准化归一化的近似效用值和创新技法的总效用值。为了区分各维度的差异性，最终利用SPSS分析结果的数字特征值。 依据ER算法可以得到诺贝尔奖获奖者样本创新技法的合成信度分配函数，如对于诺贝尔奖获奖者样本的第一个样本
的可信度分配为：
(0.0000)、
(0.1403)、
(0.3159)、
(0.3221)、
(0.2218)。即创新技法的评价结果为“很差”、“较差”、“一般”、“良好”、“优秀”的证据支持程度依次为：0、14.03％、31.59％、32.21％、22.18％。计算
各维度的效用分别为38.72％、24.35％、5.97％、2.56％、15.72％、12.68％，其创新技法的总效用值为65.63％。以此可以得到所有样本的可信度、各维度的效用以及总效用。据此我们可以求得诺贝尔奖获奖者样本的平均可信度分配：
(0.0823)、
(0.2683)、
(0.3543)、
(0.1853)、
(0.1098)，推算J1、J2、J3、J4、J5、J6各维度的平均效用分别为37.66％、26.57％、5.05％、3.54％、18.70％、8.48％，得到创新技法的平均总效用为49.30％。 同理，根据ER算法可以得到中科院院士样本创新技法的合成信度分配函数，求得各个样本的可信度、总效用以及样本中各维度的效用，并据此得到所有中科院院士样本的平均可信度分配：
(0.0880)、
(0.2894)、
(0.3518)、
(0.1766)、
(0.1023)，以及J1、J2、J3、J4、J5、J6各维度的平均效用：36.63％、24.30％、4.69％、3.43％、17.61％、13.34％，从而得到创新技法的总效用平均值48.30％。 按照ER算法可以得到工程院院士样本创新技法的合成信度分配函数，求得各个样本的可信度、总效用以及样本中各维度的效用，并据此得到所有工程院院士样本的平均可信度分配：
(0.0973)、
(0.2675)、
(0.3341)、
(0.1814)、
(0.1197)，以及各维度的平均效用：36.70％、25.63％、4.98％、3.43％、16.87％、12.39％，创新技法的平均总效用47.63％。 综上，可知诺贝尔奖获奖者的创新技法平均总效用值大于我国的两院院士，体现了诺贝尔奖获奖者在创新技法上的优势。 5 总结与讨论 剖析SPSS处理的结果，我们发现诺贝尔奖获奖者和两院院士在“本学科(物理学)的理论、方法和试验手段”维度的效用值最大，其次是“化学学科的理论、方法和试验手段”维度，随后是“数学的理论和方法”和“计算机的理论和方法”，其余两个维度的效用值不高(见图1)，这和我们统计的结果较为吻合，说明了物理学领域创新技法的特点。
图1 三类样本ER算法结果 5.1 本学科(物理学)的理论、方法和试验手段的运用 不论是从统计结果还是ER算法的结果都显示，“本学科(物理学)的理论、方法和试验手段”是物理学领域的主要创新技法，从而体现了本学科研究方法的成熟性。从三类样本比较而言，虽然ER算法的结果显示工程院院士样本的效用值标准差(0.1129)略大于诺贝尔奖获奖者样本(0.1127)(可能数据收集过程中存在某些纰漏所致)，中科院院士样本的效用值标准差最小(0.1098)，但整体而言诺贝尔奖获奖者样本的效用值大于两院院士。因此，这启示我国该领域原创人员在科学创新研究过程中，要善于灵活运用本学科领域范畴的各种理论、方法和试验手段，可以将具体目标与本领域的其它科学原理结合起来由此得到全新的观念，实现技术突破[25]。例如，拉姆齐看到关于麦克耳孙测星干涉仪的设计思想后，成功研制出了世界上第一台铯原子钟；亦可通过新的技术发明是原来的技术设想成功实现，研发出重大的技术发明[22]。 5.2 成熟学科的理论、方法和试验手段的运用 利用跨学科的背景或组建跨学科的科研团队，有利于学科间的相互启迪，使原创人员的悟性、感性受到激发[17]，从而实现重大突破。从图1可知，成熟学科“化学学科的理论、方法和试验手段”被较多地运用于物理学领域，显示了两个学科较强的关联性，并且在诺贝尔奖获奖者样本更为显著。说明要想取得前所未有的成果，仅仅依靠本学科的理论和方法研究物质外在的运动现象以及基本运动规律是远远不够的，有时还需要深入探讨物质的组成、结构、性质以及变化规律，并借助化学的实验方法深入剖析物质的内在特质。其次，“生物学学科的理论、方法和试验手段”也被运用于物理学领域，但远不及化学学科，可能的原因是生物学学科不及化学学科成熟，使得物理学界对其理论、方法和技术手段的认识和接纳有所滞后。通过研究不仅揭示了物理学领域研究方法的特点，还提示人们进行科学研究要提倡对其他学科研究方法的主动出击和大胆运用，敏锐地把握时机，从而实现跨学科的知识调用达到以他山之石，攻己之玉的目的[27][39]。 5.3 科学方法和工具类学科的理论、方法和试验手段的运用 科学方法和工具类学科中，“数学的理论和方法”在物理学领域应用得较多，并且也是诺贝尔奖获奖者样本的特征较为显著。这说明以实验为主要手段的物理学研究，有时也需要运用数学的简单、优美、连贯等特点来揭示某些物理学思想；其次是计算机的运用。计算机是20世纪中叶的成果(1944年2月，马克1号计算机在哈佛大学正式运行[40])，因此，图1和我们的统计结果都显示两院院士的样本较为显著。主要原因是因为统计样本的所属时间段不同，我国中科院院士自1955开始评定，工程院院士的评定1994年开始，时间都在计算机技术成熟发展之后，造成整体上两院院士样本的效用值大于诺贝尔奖获奖者样本。同时，这种差异也说明了“计算机的原理和方法”已成为当代实现原始性创新、获取原始性科研成果不可或缺的工具手段。例如美国科学家蒙普特曼和卡尔勒应用计算机技术，发明了可以通过计算机三维图像重建直接显示被X射线透射的分子立体结构的新方法而获得诺贝尔奖[2]。整体而言，数学与计算机工具创造性的应用，可能带来自然科学、工程技术、经济与管理科学方法与理论的突破[2]。 哲学研究的是各门学科领域的最普遍规律并为各门学科提供方法论工具，因此“哲学的理论和方法”也被诺贝尔奖获奖者和我国两院院士运用于物理学领域的原创研究，并以诺贝尔奖获奖者样本的效用值最高，诺贝尔物理学奖中的一些重大理论和技术的突破就源于哲学观念的指导[22]，表明了诺贝尔奖获奖者对哲学理论和方法的重视和娴熟运用。但“哲学的理论和方法”的评价结果在六个维度中偏低的原因可能是哲学自身深奥难解的知识体系，以及我们在获取文献、分析资料过程中存在的纰漏和偏差。 分析诺贝尔奖获奖者和两院院士在原始性创新实践中的科学方法论途径，特别是诺贝尔奖获奖者在研究中表现出来的独特视角，启示我国科研人员应辩证地看待创新技法与创新的关系，要让创新技法作为创新能力提高的重要手段，从方法上打开创新的黑箱，更好地发现创新的方向和组织设计创新的过程[18][41]。创新不应违背最基本的科学原理和技术法则，在创新发生伊始即对可能涉及的科学原理和方法进行深入反思和检验，有助于打开思路，实现目标[18]。多少年来，诺贝尔科学奖激励着无数的我国科学精英努力攀登着科学的高峰，而要实现诺贝尔科学奖的世纪梦想，方法论的创新不可忽视。
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